DataBonsai

databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。

需求人群:

["数据科学家:可以快速对大量数据进行分类和清洗,以便于进一步分析。","开发人员:能够集成到应用程序中,自动化数据预处理流程。","企业用户:通过自动化数据清洗,提高数据处理效率,降低成本。"]

使用场景示例:

社交媒体评论的分类和情感分析。

新闻文章的自动归档和主题分类。

客户反馈数据的整理和提取,用于产品改进。

产品特色:

数据分类:使用LLMs将数据分入预定义的类别。

数据转换:通过提示对数据进行转换。

数据提取:根据模式将数据提取成结构化格式。

批量处理:节省令牌,通过只发送一次模式和示例来分类一批数据。

重试逻辑:内置重试逻辑,用于处理API相关错误。

进度条:在处理大量数据时提供进度反馈。

自动批处理:自动调整批处理大小以最优化令牌使用和错误处理。

使用教程:

1. 安装databonsai库。

2. 在项目根目录下创建一个包含API密钥的.env文件。

3. 设置LLM提供程序和类别。

4. 使用categorize函数对单条数据进行分类。

5. 使用categorize_batch函数对数据批量进行分类。

6. 使用apply_to_column_autobatch函数对DataFrame或列表进行自动批处理。

7. 监控进度条以了解当前处理进度。

8. 在遇到错误时,根据需要调整批处理大小或使用更好的LLM模型。

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